Development of an energy management education program (“the PEP program”) for adults with end-stage renal disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Fatigue is a highly common symptom of end-stage renal disease, interferes with occupational engagement, and is a top research priority of patients. The objective of this project was to develop an energy management education program that would meet the needs of people with end-stage renal disease and to conduct a preliminary evaluation of the acceptability and usability of the program. Methods We used the World Health Organization’s health education planning framework to guide the intervention development process. We systematically assessed the needs of people with end-stage renal disease related to energy management education, and transformed them into program objectives. Based on these findings, we designed a program that would (a) improve occupational engagement in people with end-stage renal disease; (b) be feasible; and (c) build on existing energy management education and health education literature. Finally, we conducted qualitative interviews about the program with four key informants and conducted usability testing with five target end-users. Findings: The Personal Energy Planning program combines an established problem-solving approach with three brief web modules on energy management. Preliminary testing suggested the program was acceptable to stakeholders and was usable by the target population. Conclusions Future research should explore the effects of the program on fatigue and occupational engagement in people with end-stage renal disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».